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通过随机环境中马氏链的一般构造性定义,利用鞅差序列级数收敛定理,将一类随机变量的强极限定理推广到随机环境中,得到了随机环境中马氏链的一类强极限定理. 相似文献
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赵俊锋 《忻州师范学院学报》2010,26(2):13-14,22
文章的目的是要研究一类状态链依赖观测链的新的隐Markov模型的若干性质。首先根据马氏链的性质得到了这种新的隐Markov模型的强马氏性,并将一般意义下的隐Markov模型的强极限定理推广到了这种新的隐Markov模型中。 相似文献
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用模r同余的关系定义了一类特殊的非齐次树,给出了特殊非齐次树Tα0,α1,…,αr-1指标集马氏链的强极限定理。 相似文献
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王学武 《南阳师范学院学报》2007,6(3):14-17
利用分析法研究了马氏链相对熵密度的若干极限性质,推广了Shannon-M cM illan的极限定理,改进并推广了文[1]~[3]的主要结果,建立了新的有限非齐次马尔可夫链的强极限定理. 相似文献
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唐矛宁 《湖州师范学院学报》2005,27(1):9-12
常返性的判别和平稳分布存在性是离散时间马氏链的重要研究内容．通过对转移概率极限存在性的判定，给出了离散时间马氏链常返性的一个充分且必要条件，在此基础上给出了一个判断马氏链平稳分布是否存在的简单定理． 相似文献
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利用级数的收敛性,对任意随机变量序列进行研究,目的是要研究任意随机变量序列的强极限定理,它是在条件x/φ（x）↑下得到的独立随机变量序列收敛定理的推广,作为推论,得到了在特殊条件下任意随机变量序列的强极限定理、鞅差序列收敛定理和马氏过程的强极限定理． 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(1):7-12
文章研究随机环境中具有配对单元迁移的两性分枝过程,在独立同分布的随机环境下,建立具有配对单元迁移的两性分枝过程{Zn,n≥0}且迁移的配对单元数与当前人口数有关,证得此过程是随机环境中的马氏链,并给出每个配对单元平均增长率的极限性质. 相似文献
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本文给出了随机环镜中马氏链的特征数和状态的定义,讨论了状态间的传递性,自反性,对称性,是经典马氏链相应结果的一般化,并运用位势方法研究了状态间的关系,它们在极限理论的研究中非常有用。 相似文献
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利用马氏链的一般理论和Foguel的L1理论讨论了随机环境中马氏链正则本质状态的性质,同时得到了状态强常返的一个充分条件。 相似文献
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用似然比的概念研究非负的连续性的随机变量序列的极限性质,得到一类与其条件期望的随机偏差定理,在证明中提出了将Laplace变换这个工具应用到极限研究的一种途径。 相似文献
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利用对数似数比作为任意离散型随机变量相对独立变量偏差的一种随机性度量,采用研究强极根定理的一种新方法一网的微分法(参见[4],[5],给到一一个关于离散型随机变量序列的强极限定理。 相似文献
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简大权 《涪陵师范学院学报》2004,20(5):47-50
用概率方法讨论了一类特别的n重积分的极限问题。在一定的条件下，将在区域Gn上的一类特别的n重积分的极限或转化为n维随机变量落在区域Gn上的概率的极限，或转化为n维随机变量函数的数学期望的极限，借助于概率论中的极限定理。得到了较好的结果。 相似文献
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袁征 《安阳师范学院学报》2013,(5):22-24
本文首先在概率空间（Ω,A,P）上研究了几个相关σ代数,通过二维随机变量的σ代数与随机区间的σ代数等价性,得到了区间值马氏过程与二维马氏过程的等价性.进而研究了区间值鞅的一些性质并证明了区间值鞅的停时定理.通过对区间值鞅的研究,使复杂问题简单化,它在金融领域有很重要的实际意义. 相似文献
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对2列非负带有次指数分布的独立同分布随机变量的差,以及随机脚标为负相协随机变量生成的严平稳更新记数过程进行了探讨.利用修正的随机变量部分和的精致大偏差结果及关于负相协随机变量的基本更新定理和中心极限定理,得到了随机变量列差的随机和的精致大偏差.考虑了基于顾客来到过程的保险风险模型,利用随机和的精致大偏差结果,得到了当顾客数或者时间趋于无穷时,保险公司破产概率的一致渐近性. 相似文献
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本文提出了一种新的用户浏览模式的聚类算法，该算法应用马尔可夫链与模糊逻辑理论，通过对Web会话文件的处理，赋予类标记，实现了根据访问模式对用户的分类，以便个性化推荐和指导能够针对不同类别的用户进行。 相似文献
19.
在经典直线上的时间随机环境中随机游动的若干性质的基础上,给出了半直线上的时间随机环境中可逗留的随机游动的模型,并研究了独立时间随机环境中随机游动的常返暂留准则和依概率收敛的大数定律,得到了非常返情形下的中心极限定理． 相似文献
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B. V. Rajarama Bhat 《Resonance》2009,14(10):970-977
Free probability theory is a mathematical generlization of classical probability theory. For free central limit theorem we
get the semicircle law as the limit law. E P Wigner came across this probability distribution while studying random matrices. 相似文献